光电共封装 · 片上光互连
本条为初评草案（AI 辅助编目 · 评于 2026-07）：T 阶为三问初评（撬动面 × 停滞度 × 临界性），双评过 σ 门并红蓝复核后才升"已建档"。查不到的字段留空不编。点亮者会进入亮星候选流程，其贡献与星阶按 HCF 独立重评，不从暗星自动继承。
AI 集群的瓶颈正在从算力转向互连：GPU 之间搬数据的铜互连在带宽密度和每比特能耗上逼近物理极限，机柜功耗里越来越大的份额烧在'搬运'而非'计算'上。光电共封装（CPO）把光引擎直接封进交换芯片和加速器的封装内，用光波导取代铜走线，可把互连能耗降一个量级、带宽密度提升数倍。这不是单一产品改良，而是计算体系结构的一次换血——它决定了下一个十年每瓦算力的天花板，也间接决定 AI、科学计算这些文明级引擎的成本曲线。原理和样品都有了，卡在'能不能便宜、可靠地造一亿个'。
量产化三重卡点：片上激光器（III-V 材料与硅异质集成）的良率和寿命仍显著落后于电芯片标准，坏一颗激光器可能废掉整个昂贵封装；光引擎与先进封装的热-机械协同设计极难，激光器怕热却被塞进功耗最高的芯片旁边；每比特能耗要压到亚皮焦级才对铜形成决定性优势，链路预算里调制器、探测器、DSP 每一环都得同时进步。
Ayar Labs、Nvidia（与台积电硅光工艺合作）、Intel、Broadcom、Marvell、多家硅光代工线（GlobalFoundries 等）
读微电子/光子学交叉方向，硅光子学是入口课程。切入点选激光器集成良率、光引擎热管理或链路级能耗建模中的一个——这个领域产业界跑得比学术界快，读研期间进有硅光流片能力的组、或直接加入 CPO 初创/大厂光互连团队做工程验证，成长最快。
谁在攻这颗暗星 · 攻关者名录17 人
这不是终点站——今天在这颗暗星上攻坚的人，就是明天点亮它、登上星光榜的候选。名录含科研、创业与第三方三类关键角色，初评待核实，欢迎补充与纠正。
去哪家 · 机构与公司名录8 家 · 其中初创/成长期 8
给求职者和投资人的信息增量——不只是听过的大机构，更多是正在攻这颗暗星的初创与新公司（联网实搜、初创优先排序，初评待核实）。